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圖網(wǎng)絡(luò)是表征學(xué)習(xí)中興起的一個(gè)新方向，為解決邏輯推理問(wèn)題帶來(lái)了新的可能的方向。本課程所講的圖網(wǎng)絡(luò)主要包含對(duì)于圖嵌入的與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹來(lái)自：其他本課程介紹了網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域的困難及挑戰(zhàn)及網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放可編程能力，幫助你理解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維痛點(diǎn)，及根因，了解網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放可編程的基本理念，了解iMaster NCE-AOC數(shù)通網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放可編程平臺(tái)能力。來(lái)自：其他
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從“什么是網(wǎng)絡(luò)安全”開(kāi)始；而后重點(diǎn)講解“網(wǎng)絡(luò)邊界安全”和“應(yīng)用安全”兩個(gè)核心部分；最后，聚焦在云時(shí)代下的“安全管控及趨勢(shì)分析&rdq來(lái)自：其他是不同的業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訴求是不一樣的，運(yùn)營(yíng)商只會(huì)部署一張物理的5G網(wǎng)絡(luò)，為了更好的匹配各類(lèi)業(yè)務(wù)的需求，我們需要把一張物理的5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切片，切成多張端到端的邏輯網(wǎng)絡(luò)，每一張邏輯網(wǎng)絡(luò)承載一種類(lèi)型的業(yè)務(wù)，這樣既可以提升業(yè)務(wù)的體驗(yàn)，又可以降低運(yùn)營(yíng)商的成本。那么5G端到端網(wǎng)絡(luò)該如何進(jìn)行切片來(lái)自：其他
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本課程是由華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室出品的計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專(zhuān)題課，包含6大部分，內(nèi)容覆蓋底層視覺(jué)到高層語(yǔ)義的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專(zhuān)題課的第5部分：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索 Neural Architecture Search。來(lái)自：其他![]()
課程主要介紹產(chǎn)品線、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品專(zhuān)項(xiàng)、公網(wǎng)IP池、網(wǎng)站高可用、全球網(wǎng)絡(luò)互連解決方案、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于E CS 環(huán)境，指導(dǎo)學(xué)員完成容器實(shí)驗(yàn)操作。主要包含容器網(wǎng)絡(luò)管理。來(lái)自：其他![]()
本課程介紹了常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)域案例問(wèn)題，從問(wèn)題背景，排查思路，排查方法，解決方案等方面全面闡述問(wèn)題的處理過(guò)程及方法，為問(wèn)題處理人提供整合思路，方便問(wèn)題快速準(zhǔn)備處理。來(lái)自：其他![]()
速崛起。該技術(shù)在有效地提供深度室內(nèi)覆蓋的同時(shí)，可以支持大量的低吞吐率、超低成本設(shè)備連接，并且具有低功耗、優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。本課程將圍繞著NB-IoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)演進(jìn)、關(guān)鍵技術(shù)以及解決方案展開(kāi)簡(jiǎn)述。來(lái)自：其他![]()
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，簡(jiǎn)稱(chēng)GAN）是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法，通過(guò)讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。來(lái)自：其他![]()
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。來(lái)自：其他![]()
本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過(guò)程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過(guò)程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。來(lái)自：其他![]()
景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別介紹 景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)原理 華為云實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別 了解如何使用華為云實(shí)現(xiàn)景區(qū)識(shí)別全流程實(shí)驗(yàn) 了解景區(qū)地標(biāo)識(shí)別的難點(diǎn)和重要性 了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與景區(qū)識(shí)別的關(guān)系 了解華為云解決 圖像識(shí)別 問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹華為云公有云和混合云主要網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。來(lái)自：其他![]()
隨著行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的推進(jìn)，大量數(shù)據(jù)被廣泛用于社會(huì)治理、民生、公共安全等領(lǐng)域。而如何打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)不同行業(yè)場(chǎng)景中的非標(biāo)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通？而又如何把數(shù)據(jù)完整、安全、實(shí)時(shí)的送到城市大腦？物聯(lián)終端怎么做到既簡(jiǎn)單的接入，又不對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生安全隱患？更簡(jiǎn)單、更安全、更智能的物聯(lián)網(wǎng)方案給你答案！來(lái)自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。來(lái)自：其他![]()
本課程由華為諾亞的盧老師，介紹網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦協(xié)同收斂性分析與設(shè)計(jì)。通信網(wǎng)絡(luò)在通信延時(shí)、帶寬&能量、資源配置等方面均面臨挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在算法精度&收斂速度、計(jì)算量&數(shù)據(jù)分布、訓(xùn)練調(diào)度等方面均面臨挑戰(zhàn)，本課程從理論上，給出了通信網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)之間的橋梁。來(lái)自：其他![]()
面向?qū)υ粕?span style='color:#C7000B'>網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)感興趣的人員，社會(huì)大眾以及高校師生 華為云基礎(chǔ)產(chǎn)品結(jié)合大二層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)完成具體實(shí)踐 了解網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)規(guī)劃能力，掌握華為云基礎(chǔ)產(chǎn)品以及大二層規(guī)劃具體實(shí)現(xiàn) 了解大二層規(guī)劃價(jià)值，感受企業(yè)上云過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)條件對(duì)于業(yè)務(wù)的重要性 云上大二層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)實(shí)踐 云上大二層網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐原理 大二層網(wǎng)絡(luò)介紹來(lái)自：其他![]()
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹華為云網(wǎng)絡(luò)安全與個(gè)人信息保護(hù)的理念及措施，以及國(guó)家對(duì)于個(gè)人信息安全保護(hù)的相關(guān)規(guī)范。來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based來(lái)自：其他
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